하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.
홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 신뢰할 수 있는 수문재해 예보 시스템은 기존의 포인트 기반 우량계를 사용하여 달성 할 수 있는 것보다 강우량의 공간 분포를 관측할 수 있는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전파강수계 시스템과 다중 고도 관측 데이터를 이용하여 평균 강우를 추정하는 방법을 제시한다. 전파강수계는 K 밴드 이중 편파 기술을 사용하여 초단거리 관측을 수행하는 소형전파강수관측시스템이다. 평균 강우량을 추정하는 방법은 매우 짧은 관측 범위와 이중 편파 정보의 다중고도 평균 관측 개념을 기반으로 하며 관측 지역의 반사도와 비차등위상차의 고도별 평균값을 이용하여 추정한다. 제안 된 방법은 전파강수계의 관측 범위와 스캔 시간이 매우 짧기 때문에 강우 분포의 시공간적 변화가 낮다는 가정하에 개발되었다. 제안된 방법의 평가를 위해 핏게이지, 우량계 및 Parsivel disdrometer를 포함한 지상 장비와 비교하였다. 시험적용 결과 제안된 강우 추정 기법이 다양한 강우사상에 대해 강우강도를 잘 추정하는 것으로 확인되었다
수문설계시 설계자들의 주된 관심사는 어떤 한 지점의 강우량보다는 유역 평균강우량에 있다. 그러나 우리가 얻을수 있는 강우량은 특정 지점에 설치된 관측소에서 관측되는 지점강우량이므로 이를 이용하여 유역에 대한 면적평균확률강우량을 산정해야 한다. 그러나 면적평균확률강우량을 산정하기 위해서는 복잡한 자료처리과정을 거쳐야 하며 수문분석시 마다 이러한 과정을 반복한다는 것은 매우 번잡스러운 일이다. 따라서 비교적 산정이 손쉬운 지점평균확률강우량을 사용하여 면적평균확률강우량으로 손쉽게 전환할 수 있는 면적감소계수가 대안이 될 수 있다. 현재 우리나라는 건설교통부에서 제시하고 있는 면적감소계수를 사용하고 있으나, 이는 한강유역의 강우관측소를 이용하여 산정하였기 때문에 이를 한강유역과 지형학적, 수문 기상학적 특징이 상이한 지역에 적용하기에는 많은 제약이 따른다고 생각된다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후, 이를 이용하여 지점평균확률강우량을 면적확률강우량으로 전환할수 있는 면적감소계수 회귀곡선식을 산정하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 낙동강 유역에 대하여 지점평균확률강우량을 면적확률강우량으로 손쉽게 환산할 수 있는 한 가지 방안이 될 것으로 생각된다.
환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준, 유역 면적 8.48km2, 유로연장 5.59km, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 2021년 수문관측자료를 이용하여 지표수 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량을 산정하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 기존의 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역인근 2개 관측소(동두천 파주)의 기상관측자료를 이용하여 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 그 외 지하수 함양량은 관측 지하수위자료의 결측으로 산정에서 제외하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2021년의 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준)의 총강우량은 1,103.6mm이며, 하천유출량은 620.1mm(총강우량 대비 56.2%), 실제증발산량(잠재증발산량 추정값)은 443.0mm(40.1%)이며, 그 외는 유역 손실량이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
국내의 유역은 대부분 상류부는 산지 하류부는 평야지로 구성되어 있으며, 산지가 많은 유역에서는 일정기간 동안 내린 강우량이 시 공간적으로 매우 다르다. 특히 최근에는 국소지역에 강우가 집중하는 특성을 보이고 있기 때문에 한 유역에서도 지역적으로 많은 양적 차이를 보이고 있어 유역평균강우량은 강우관측소의 공간적 분포 및 밀도에 따라 크게 달라질 수 있다. 따라서 정확한 유역평균강우량을 산정하기 위해서는 한유역에 강우관측소가 고루 분포되어 있고 밀도가 높아야 가능하며, 유출률 역시 보다 정확히 산정할 수 있다. 또한 정확한 유출률 산정은 하천에서 직접 측정된 유량자료 및 수위-유량관계곡선의 적정성을 평가할 수 있게 한다. 따라서 본 연구에서는 섬진강 유역을 대상으로 강우관측소의 공간분포 및 밀도에 따른 유역평균강우량과 유출률 변화를 검토하였다. 유역평균강우량을 산정하기 위해 강우자료는 섬진강 유역 내 외에 위치한 기상청 및 건교부 강우관측소의 강우자료를 이용하였다. 하천 유출량은 2007년에 섬진강에서 유량측정이 실시된 3개 지점의 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정하였다.
일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 GEV분포형에 패해 L-모멘트법을 적용하여 추정된 지점빈도 설계강우량의 변동추이가 관측년수변화에 따라 어떠한 변동추이를 나타내는지를 규명함으로써 향후 수리시설물의 설계방향모색에 도움이 되고자 한다. 현재 우리나라는 수리시설물의 설계나 관리시에 PMP, PMF 또는 빈도별 설계수문량 등을 이용하고 있다. 그러나, 이러한 수문량들은 매년 관측되는 수문관측치들에 의해서 매번 변하고 있으며 또한 이러한 변화의 양상과 크기는 각 지점별로 매우 다양하게 나타나고 있다. 이로인해, 수리시설물의 설계 및 관리시 관측 지점별로 매우 상이한 설계수문량을 제시하기도 하며 특정관측자료로 인해 설계수문량이 급변하는 등 많은 혼란을 초래하고 있는 실정이다. 따라서, 현재 관측지점별로 나타나고 있는 설계수문량의 변화양상을 분석함으로써 추후에 변화될 설계수문량의 양상 예측이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 우리나라 전역에 걸쳐 기록년수가 가장 긴 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 울산, 광주, 부산, 목포 및 여수기상대의 총 12개소를 선정하여 해당 기상대의 24시간 최대강우량을 대상으로 지점빈도분석을 실시한다. 지점빈도분석시 적용된 분포형과 매개변수추정법은 최근 가장 많이 사용되고 있는 GEV분포형과 L-모멘트법을 적용한다. 또한. 최종결론은 설계수문량의 양상을 형태별로 분류하고 형태에 따른 특성들과 예상되는 현상들에 대해 기술하고자 한다.
본 연구에서는 차량용 레인센서를 이용하여 고해상도의 강우관측을 위한 관계식을 개발하였다. 차량용 레인센서는 8개의 채널로 이루어져 있으며, 각 채널은 강우발생시 차량의 전면유리창에 내리는 우적량을 감지하여 센서시그널을 생성하는데, 강우량이 높을수록 센서시그널은 낮은 값으로 형성된다. 레인센서에서 생성되는 센서시그널의 이러한 특징을 이용하여 관계식을 개발하였다. 특정강우를 발생시키기 위하여 인공강우 발생장치를 제작하였으며, 인공강우발생장치에서 분사되는 강우량의 변화에 따른 센서시그널의 변화 값을 분석하였다. 이 중 민감도 분석을 통해 다양한 강우량을 잘 반영하는 최적의 센서 채널을 선정하였다. 선정된 채널을 이용하여 5분 단위 센서시그널를 생성하였고 생성된 5분 단위 센서시그널의 대표 값을 평균, 25분위, 50분위, 75분위로 설정하여 관계식을 구축하였다. 구축된 관계식을 이용하여 실강우 데이터에 적용하여 강우량 값을 환산하였고, 환산된 강우량은 지상강우관측소에서 관측된 강우량 값과의 비교를 통해 관계식의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 데이터의 이상치가 발견되어 관계식의 신뢰도는 다소 떨어졌지만, 해당 잔차 범위의 실험 데이터가 부족한 것으로 판단되었다. 개발된 관계식을 실강우에 적용시켜 강우량 값을 환산한 하였고, 신뢰도 검증을 위해 동시간에 관측된 지상강우 관측 장비에서 생성된 강우량 값과 비교를 하였고 관측 결과 레인센서는 0.5mm 이하의 미세한 강우량까지 측정하였고 평균 관측 오차는 0.36mm로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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